package com.atguigu.gmall.realtime.app.dwd;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.atguigu.gmall.realtime.utils.MyKafkaUtil;
import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.flink.util.OutputTag;

import java.text.SimpleDateFormat;

/**
 * Author: Felix
 * Date: 2021/11/2
 * Desc: 日志数据分流
 * 需要启动的进程
 *      zk、kafka、logger.sh(nginx + 采集服务)、hdfs、BaseLogApp
 * 执行流程
 *  -运行模拟生成日志数据的jar包
 *  -将模拟产生的数据发送给nginx进行负载均衡
 *  -nginx接收到数据之后，将数据转发给三台日志采集服务进行处理
 *      打印输出到控制台 + 落盘 + 写到kafka的ods_base_log主题中
 *  -BaseLogApp从ods_base_log中读取数据
 *
 *
 */
public class BaseLogApp {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //TODO 1.基本环境准备
        //1.1 设置流处理环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //1.2 设置并行度
        env.setParallelism(4);

        //TODO 2.检查点相关的设置
        /*
        //2.1 开启检查点
        env.enableCheckpointing(5000L, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        //2.2 设置检查点超时时间
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000L);
        //2.3 取消job后，检查点是否保留
        env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
        //2.4 设置重启策略
        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3,3000L));
        //2.5 设置状态后端
        env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://hadoop202:8020/gmall/ck"));
        //2.6 设置操作hdfs的用户
        //System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","atguigu");
        */


        //TODO 3.从kafka中读取数据
        //3.1 声明消费的主题以及消费者组
        String topic = "ods_base_log";
        String groupId = "base_log_app_group";
        //3.2 获取消费者对象
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaSource = MyKafkaUtil.getKafkaSource(topic,groupId);
        //3.3 消费数据 将读取结果封装为流
        DataStreamSource<String> kafkaDS = env.addSource(kafkaSource);

        //TODO 4.对读取数据类型进行转换  jsonStr->jsonObj
        /*
        //匿名内部类的实现
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaDS.map(
            new MapFunction<String, JSONObject>() {
                @Override
                public JSONObject map(String jsonStr) throws Exception {
                    return JSON.parseObject(jsonStr);
                }
            }
        );

        //lambda表达式方式
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaDS.map(
            jsonStr -> JSON.parseObject(jsonStr)
        );
        */
        //方法的默认调用
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaDS.map(JSON::parseObject);

        //jsonObjDS.print(">>>>>");

        //TODO 5.新老访客状态进行修复-状态编程
        //5.1 按照mid对流中的数据进行分组
        KeyedStream<JSONObject, String> keyedDS = jsonObjDS.keyBy(
            jsonObj -> jsonObj.getJSONObject("common").getString("mid")
        );
        //5.2 修复状态
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjWithIsNewDS = keyedDS.map(
            new RichMapFunction<JSONObject, JSONObject>() {
                //声明状态  用于存放设备上次访问日期 20211102  注意：不能在声明的时候给状态进行初始化赋值，因为这个时候还获取不到运行时上下文
                private ValueState<String> lastVisitDateState;

                //声明格式化日期的工具类
                private SimpleDateFormat sdf;

                @Override
                public void open(Configuration parameters) throws Exception {
                    lastVisitDateState =
                        getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<String>("lastVisitDateState", String.class));
                    sdf = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd");
                }

                @Override
                public JSONObject map(JSONObject jsonObj) throws Exception {
                    //获取新老访客标记
                    String isNew = jsonObj.getJSONObject("common").getString("is_new");
                    //如果新老访客标记位为1的话，才有可能需要进行修复；如果为0，没有必要进行修复
                    if ("1".equals(isNew)) {
                        //从状态中获取上次访问日期
                        String lastVisitDate = lastVisitDateState.value();
                        //获取当前访问日期
                        Long ts = jsonObj.getLong("ts");
                        String curVisitDate = sdf.format(ts);

                        if (lastVisitDate != null && lastVisitDate.length() > 0) {
                            //如果状态中的上次访问日期不为空，那么说明曾经访问过，需要对新老访客的标记进行修复
                            if (!curVisitDate.equals(lastVisitDate)) {
                                isNew = "0";
                                jsonObj.getJSONObject("common").put("is_new", isNew);
                            }
                        } else {
                            //如果状态中的上次访问日期为空，那么说明当前设备还没有访问过
                            //将当前访问的日期  放到状态中
                            lastVisitDateState.update(curVisitDate);
                        }
                    }
                    return jsonObj;
                }
            }
        );

        //jsonObjWithIsNewDS.print(">>>>");

        //TODO 6. 分流-侧输出流   启动日志-启动侧输出流  曝光日志-曝光侧输出流 页面日志-主流
        //6.1 定义侧输出流标签
        OutputTag<String> startTag = new OutputTag<String>("startTag"){};
        OutputTag<String> displayTag = new OutputTag<String>("displayTag"){};

        //6.2 分流
        SingleOutputStreamOperator<String> pageDS = jsonObjWithIsNewDS.process(
            new ProcessFunction<JSONObject, String>() {
                @Override
                public void processElement(JSONObject jsonObj, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                    //获取启动属性
                    JSONObject startJsonObj = jsonObj.getJSONObject("start");
                    String jsonStr = jsonObj.toJSONString();
                    if (startJsonObj != null && startJsonObj.size() > 0) {
                        //如果启动属性不为空  说明是启动日志  放到启动侧输出流中
                        ctx.output(startTag, jsonStr);
                    } else {
                        //如果不是启动日志，那么都属于页面日志,将页面日志放到主流中
                        out.collect(jsonStr);

                        //判读是否有曝光数据
                        JSONArray displaysArr = jsonObj.getJSONArray("displays");
                        if (displaysArr != null && displaysArr.size() > 0) {
                            String pageId = jsonObj.getJSONObject("page").getString("page_id");
                            Long ts = jsonObj.getLong("ts");
                            //如果数组不为空  说明页面上有曝光数据  对所有的曝光数据进行遍历
                            for (int i = 0; i < displaysArr.size(); i++) {
                                //获取一条曝光数据
                                JSONObject displayJsonObj = displaysArr.getJSONObject(i);
                                //将当前这条曝光数据写到曝光侧输出流中
                                displayJsonObj.put("page_id", pageId);
                                displayJsonObj.put("ts", ts);
                                ctx.output(displayTag, displayJsonObj.toJSONString());
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        );
        //6.3 获取各个流
        DataStream<String> startDS = pageDS.getSideOutput(startTag);
        DataStream<String> displayDS = pageDS.getSideOutput(displayTag);

        startDS.print(">>>");
        displayDS.print("###");
        pageDS.print("$$$$");

        //TODO 7.将不同流的数据写回到kafka的dwd主题
        startDS.addSink(MyKafkaUtil.getKafkaSink("dwd_start_log"));
        displayDS.addSink(MyKafkaUtil.getKafkaSink("dwd_display_log"));
        pageDS.addSink(MyKafkaUtil.getKafkaSink("dwd_page_log"));

        env.execute();
    }
}
